快讯

掌握技术趋势,了解最新行业动向

周五

2020-04-03

  • 从0到千万级用户亿级请求微服务架构历程

    单体应用因其架构简单、使用技术门槛低、研发快速上手、项目快速上线等特点是创业公司初级阶段的必然产物。随着平台用户规模的递增,产品功能的丰富以及需求迭代的频率也会加速,相对应的研发人数也逐步递增,系统的性能问题、研发人员之间的协作问题、交付速度等一系列的问题就慢慢凸显,这些问题会逐步演化成阻碍项目推进的“绊脚石”。此时微服务的出现似乎是一根救命稻草,但凡遇到系统性能、项目交付质量、项目进度等问题的时候就开始准备系统重构,认为往微服务方向转型就一定能解决这些面临的问题。那么一个在企业在单体应用架构中...

  • 智能合约编写之 Solidity的设计模式

    前 言 随着区块链技术发展,越来越多的企业与个人开始将区块链与自身业务相结合。 区块链所具有的独特优势,例如,数据公开透明、不可篡改,可以为业务带来便利。但与此同时,也存在一些隐患。数据的公开透明,意味着任何人都可以读取;不可篡改,意味着信息一旦上链就无法删除,甚至合约代码都无法被更改。 除此之外,合约的公开性、回调机制,每一个特点都可被利用,作为攻击手法,稍有不慎,轻则合约形同虚设,重则要面临企业机密泄露的风险。所以,在业务合约上链前,需要预先对合约的安全性、可维护性等方面作充分考虑。 幸运...

  • 唱唱反调:风口上的技术不要盲目追

    对于前端领域的开发者来说,“学不动了”虽然更多是一种调侃,但也真实地反映出了他们面对频繁出新的前端技术时又爱又恨的心情。在经历了移动互联网的大爆发后,前端领域的边界不断扩张,新技术、新概念、新框架层出不穷。这在一定程度上迎合了开发者喜欢追踪热门框架和技术最新发展的天性,但同时也带来了新问题。热门框架那么多,到底该选哪个?新技术引入并非毫无代价,一味追求新技术是不是合理?最火、最流行的技术一定适合你所在的团队吗? 在大前端领域,我们已经看到了太多技术风口,关于如何做好前端技术选型这件事,我们希望能...

  • DevOps 的分与合

    抽象的 DevOps DevOps 是使软件开发和 IT 团队之间的流程自动化的一组实践,以便他们可以更快,更可靠地构建,测试和发布软件。 DevOps的概念建立在建立团队之间协作文化的基础上,这些团队过去一直在相对孤岛中运作。 类似于这种的 DevOps 相关的描述听起来特别抽象,非常学术,非常教科书,让人感觉无法落地,不知道该如何入手。很多团队在了解 DevOps,实践 DevOps 的时候不能很好的多维度看待 DevOps,实践的过程也很痛苦,不知道这种新型的理念如何实际提升自己团队...

  • 号称准确率97%的开源肺炎检测模型:照搬PyTorch教程、50张图片就训练完了

    最近,一位澳大利亚的人工智能博士候选人在 LinkedIn 上发布了一篇关于 SARS-CoV-2 病毒的研究文章。由于极具话题性且号称准确率可以达到 97.5%,这篇文章很快得到上万条评论、点赞与转发。然而,这样一个模型却被扒出背后只用了 50 张图片训练。 一周搭起准确率达 97% 的模型,事实是? 此前,一位澳大利亚的人工智能博士候选人宣布构建了一套深度学习模型,能够从肺部 X 光片中以 97.5% 的准确率 检测出患者是否感染了 COVID-19 病毒。因为国外疫情蔓延且医疗设...

  • 云视频会议背后的语音核心技术揭秘:如何进行语音质量评估?

    自疫情发生以来,腾讯会议每天都在进行资源扩容,日均扩容主机接近1.5万台,用户活跃度攀升。在如此高并发流量的冲击下,腾讯会议如何保证语音通信清晰流畅?如何对语音质量进行评估?在【腾讯技术开放日·云视频会议专场】中,腾讯多媒体实验室音频技术专家易高雄针对语音质量评估进行了分享。 语音质量界定:语音质量测试与音频质量测试 音频和语音是电声学下面两个不同的学科分支,属于两个不同的应用,两者在应用目的、使用场景、行业和用户认知统一度三方面存在差异,所以对于语音质量测试来说,首先要界定一下评估对象是音频还...

  • 深度学习的数学(三):神经元工作的数学表示

    编者按:本文节选自图灵程序设计丛书 《深度学习的数学》一书中的部分章节。 前文中用数学式表示了神经元的工作。本节我们试着将其在数学上一般化。 简化神经元的图形 为了更接近神经元的形象,1 - 2 节中将神经元表示为了下图的样子。 然而,为了画出网络,需要画很多的神经元,在这种情况下上面那样的图就不合适了。因此,我们使用如下所示的简化图,这样很容易就能画出大量的神经元。 为了与生物学的神经元区分开来,我们把经过这样简化、抽象化的神经元称为 神经单元(unit)。 注:很多文献直接称为“神经...

  • 深入浅出动态化SSR服务(三):架构篇

    在前面的《开发工具篇》及《SSR服务篇》中,我们已经能够开发出一个开发灵活、动态化、高性能、高稳定性的单机SSR服务了。但其中过于细节,还仍然不具备能够承担 工业级 之名。在现实中我们的系统设计一般是 自上而下、高屋建瓴 式地从更整体的架构层面来分析,如此层层递进,从宏观认知到微观认知、步步强化,进而得到一个优秀的系统。 在本章中我们将介绍动态化SSR服务的整体架构,希望能带领大家感受一下系统设计的有趣之处。当然,于我而言,系统设计只有适合与否之分,并无优劣之分,一个稳定可靠的、能够灵活拓展、满...

  • 谷歌宣布Chrome将逐步停止支持User Agent

    谷歌近日宣布将放弃对Chrome浏览器中用户代理字符串(User-Agent String)的支持。取而代之的是,Chrome将提供一个名为“客户端提示(Client Hints)”的新API,从而使用户可以更好地控制网站间的共享信息。 对用户代理字符串的使用可以追溯到90年代早期的一个流行浏览器Mosaic,该字符串只是一个包含浏览器名称及其版本的简单字符串,看起来有点像Mosaic/0.9,几乎没有什么用处。 几年后出现的Netscape浏览器也采用了用户代理字符串,并添加了诸如操作系统、语...

  • 创造百亿商业价值,揭秘快手商业变现“中枢”背后的AI力量

    算法策略是快手商业化版图的中枢,它决定了最核心的匹配过程—连接用户和广告主,满足用户商业需求,实现广告主精准营销,最终实现平台、广告主、用户三方利益的平衡。 一改往日低调且克制的风格,快手商业化正在以“战斗”模式加速前进。 去年7月,快手首次公开营收商业化目标,在2019年快手商业百亿营收目标的基础上增加50%,实现150亿营收。今年年初,快手交上了一份“双赢”的答卷,宣布完成业绩目标,并实现了3亿DAU。 作为一个具有强社交属性的平台,找到用户体验与商业化的最佳平衡,是快手在商业化提速的...

  • 深入浅出了解OKR(五):如何让OKR真正落地

    近年来OKR的概念逐渐火热,不过很多人对OKR是有认识误区的,会错误认为这是KPI的升级版本,也会认为这是一个新的绩效考核工具。究竟什么是OKR?我们如何用好OKR?InfoQ特别与资深敏捷教练杨瑞共同策划“深入浅出了解OKR”系列文章,揭开OKR的神秘面纱。 所有管理框架、方法都是制定计划简单,难点在执行上,经常是执行发生偏差没有达成知行合一。马云“宁要三流战略一流执行, 也不要一流战略三流执行”也是这个的反映。 OKR制定好了,就需要执行和跟踪,以完成关键结果和达成目标。那如何跟踪目标...

周四

2020-04-02

  • 如何借助openEuler 20.03 LTS版本构建企业级服务器操作系统

    为使社区参与者快速使用及开发出自己的操作系统,华为服务器OS首席架构师 熊伟在华为开发者大会上详解了openEuler LTS 20.03版本的关键技术。以下为其分享的具体内容。 What is openEuler LTS release LTS是Long Term Support版本,可以作为商业化Release的底座。openEuler中有一个社区主线,社区主线演进过程中会做出community release(社区发行版),Release版本名称是以年、月来命名,比如20.03,...

  • 全球区块链现状:亚洲竞争最激烈,非洲竟是最大目标市场?

    在全球范围内,区块链技术的采用呈爆炸式增长。但是,尽管这项技术有许多拥趸,技术的传播却从来都不是均衡的。区块链的采用受到许多因素的限制,包括基础设施的发展、当地资源和监管等。 正如任何新兴技术的传播一样,总会有某些地区领先于其他地区。国际数据公司(Intermational Data Corporation,IDC)区块链负责人 Rado Dragov 对此解释道,有很多因素可以为采用创造有利条件,从投资到人才,不一而足: 除了这些因素,区块链投资在很大程度上还受到当前和即将出台的法规,以及政...

  • 全球首个翻译引擎进化归来 “细节狂魔”搞定方言

    最近,一款在线机器翻译软件在日本大火。 这款翻译软件名叫DeepL,大火的原因正是因为它工作太负责了,翻译得太过准确,在日本引起了热议。 从日本网友的民间测评来看,不仅日语方言翻译效果杠杠的,连文言文也被拿下,要知道,这可是连谷歌翻译都无法做到的事。 但是有多精确呢?作为一个严谨的科技软件,当然还是要用数据来说话,DeepL 官方也公开了日英互译和中英互译的盲测结果,如下图所示,可以看出,DeepL 简直就是碾压级的存在嘛: 盲测就是在专业译员评审们不知道哪个翻译版本是由哪个网站翻译...

  • 四个优秀实践,引导你写出高质量JavaScript模块

    使用?ES2015?模块,您可以将应用程序代码分成可重用的、封装的、专注于单一任务的模块。 这很好,但是如何构造模块呢?一个模块应该有多少个函数和类? 这篇文章介绍了有关如何更好地组织?JavaScript?模块的4种最佳实践。 1.优先使用命名导出 当我开始使用 JavaScript 模块时,我使用默认的语法来导出模块定义的单个块,不管是类还是函数。 例如,这是一个将模块 Greeter 导出为默认值的模块程序: 随着时间的推移,我注意到了重构默认导出的类(或函数)的困难。在重命名原始...

  • 快速起步Apache Flink,这远比我们看到的更强大

    2020 年初,Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品,意味着 Cloudera 的全球客户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。那么,被认为是 Storm 最佳替代的 Apache Flink,哪些出众的能力受到了大数据独角兽 Cloudera 的青睐?Cloudera 与 Apache Flink 的结合能给企业及开发者带来哪些体验提升? 什么是 Apache...

  • 自动驾驶复苏在2020

    去年,全球自动驾驶行业经历了一个低谷,虽然有人认为目前行业还是没有从低谷中走出来,但是近一段时间的种种迹象仍然证明了:行业还在整体向上走,只不过速度没那么快罢了。 2019年,全球的自动驾驶行业度过了一段发展不太顺利的日子。 平静、沉寂、安静…有无数类似的形容词可以对这一年行业经历的种种进行描述。这一年里,一些公司承诺的全自动驾驶没有兑现,另一些公司承诺的无人车量产也没了消息,更有不少的企业陷入了发展的瓶颈。在这样的环境下,行业选择沉默,不着边际的目标不再有人提,浮夸的宣传词也不再有人念。...

  • 船新论文评审Python程序,淘汰人工审核,自动给arXiv打分

    什么?同行评审已经可以被AI程序取代了? 就在4月1日,英国牛津大学提出了最新的评审标准算法——State-Of-the-Art Review,SOAR,同时开源了它的Python程序代码。 SOAR优化了过去同行评审多目标、大规模分布、延迟极高的缺陷。 这篇颠覆现在同行评审制度的论文,已被“国际AI顶会”SIGBOVIK 2020收录。 SIGBOVIK是在每年4月1日举办的学术会议,只有一天的议程,但是接收的论文都是全球顶尖名校和科技巨头的顶级研究。 今年在大会上发表的SOAR智能...

  • 混合智能系统正在悄悄解决深度学习问题

    过去几年中,深度学习技术重新燃起了人们对人工智能的兴趣,它帮助解决了计算机视觉、自然语言处理以及语音识别领域中的许多关键问题。然而,随着深度学习的成熟以及它从炒作高峰到幻灭低谷的转变,它所缺少的一些基本组成部分渐渐浮出水面。 在去年,深度学习和其主要技术,人工神经网络的众多先驱者在多个人工智能大会上都承认了这一事实。三位“深度学习的教父”,Geoffrey Hinton、Yann LeCun,以及Yoshua Bengio都提起过神经网络的局限性。 现在问题来了,我们路在何方? Bengio在N...

  • 全链路压测在大搜车的探索与实践

    如果把双11定义为电商公司一年一度的大考,那么全链路压测就是大考之前的一次次模拟考试,帮助要上战场的系统查缺补漏以及进行容量验证和规划。 背景 微服务拆分的背景下,一个简单地请求可能涉及到十几个下游服务,从CDN到接入层、前端应用、后端服务、缓存、存储、中间件,哪怕一个环节出现一点误差,误差在上下游经过几层累积后会造成什么影响谁都无法确定,也许是调用延迟,也许是请求失败,用户的体验自然就无法保证。 所以我们需要建立起一套验证机制,来验证我们各个环节的都是符合我们预期的。验证的最佳方法就是让事件提...

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